背景我司有一套开源使用规范，衰退期的软件或版本需要升级到GA版本。我们ES服务端是6.8.x的，根据ES官方推荐版本，springdataelasticsearch使用的是3.2.x，配套的springboot版本为2.2.x.我们当前使用的版本已经比较老了，我们需要将springboot升级到2.6.x，并将springdataelasticsearch升级到4.3.x。因为高版本springdataelasticsearch的API有较大的改动，我们代码中用到API已经被删掉了，整改工作量非常大，因此决定先升级springboot到2.6.x，springdataelasticsearch
背景我司有一套开源使用规范，衰退期的软件或版本需要升级到GA版本。我们ES服务端是6.8.x的，根据ES官方推荐版本，springdataelasticsearch使用的是3.2.x，配套的springboot版本为2.2.x.我们当前使用的版本已经比较老了，我们需要将springboot升级到2.6.x，并将springdataelasticsearch升级到4.3.x。因为高版本springdataelasticsearch的API有较大的改动，我们代码中用到API已经被删掉了，整改工作量非常大，因此决定先升级springboot到2.6.x，springdataelasticsearch
文章目录1.Gradle插件版本2.Gradle版本3.Gradle与GradlePlugin兼容搭配4.我哪里寻找`Gradle`版本和`Gradleplugin`版本5.总结 由于AndroidStudio是基于Gradle编译的，面对众多的Gradle版本，类似于Android碎片化的概念，在编译项目上或多或少会存在兼容性问题。如题，MinimumsupportedGradleversionis6.1.1.Currentversionis5.6.4...,MinimumsupportedGradleversionis6.7.1.Currentversionis5.6.Ifusingth
文章目录1.Gradle插件版本2.Gradle版本3.Gradle与GradlePlugin兼容搭配4.我哪里寻找`Gradle`版本和`Gradleplugin`版本5.总结 由于AndroidStudio是基于Gradle编译的，面对众多的Gradle版本，类似于Android碎片化的概念，在编译项目上或多或少会存在兼容性问题。如题，MinimumsupportedGradleversionis6.1.1.Currentversionis5.6.4...,MinimumsupportedGradleversionis6.7.1.Currentversionis5.6.Ifusingth
Git本地代码推送到线上出现的问题错误信息为：error:failedtopushsomerefsto'http://**:**/**/**.git'hint:UpdateswererejectedbecausethetipofyourcurrentbranchisbehindTohttp://**:**/**/**.git! refs/heads/master:refs/heads/master [rejected](non-fast-forward)Donehint:itsremotecounterpart.Integratetheremotechanges(e.g.hint:'gitpu
Git本地代码推送到线上出现的问题错误信息为：error:failedtopushsomerefsto'http://**:**/**/**.git'hint:UpdateswererejectedbecausethetipofyourcurrentbranchisbehindTohttp://**:**/**/**.git! refs/heads/master:refs/heads/master [rejected](non-fast-forward)Donehint:itsremotecounterpart.Integratetheremotechanges(e.g.hint:'gitpu
文章目录1.TF-IDF原理1.1计算公式1.2示例说明1.2.1计算TF1.2.2计算IDF1.2.3TF-IDF计算2.Elasticsearch打分机制2.1示例说明2.2计算TF值2.3计算IDF值2.4计算文档得分2.5增加新的文档测试得分3.案列3.1需求3.2准备数据3.3查询数据Elasticsearch的得分机制是一个基于词频和逆文档词频的公式，简称为TF-IDF公式，所以先来研究下TF-IDF原理。1.TF-IDF原理TF-IDF的英文全称是：TermFrequency-InverseDocumentFrequency，中文名称词频-逆文档频率。常用于文本挖掘，资讯检索等应
文章目录1.TF-IDF原理1.1计算公式1.2示例说明1.2.1计算TF1.2.2计算IDF1.2.3TF-IDF计算2.Elasticsearch打分机制2.1示例说明2.2计算TF值2.3计算IDF值2.4计算文档得分2.5增加新的文档测试得分3.案列3.1需求3.2准备数据3.3查询数据Elasticsearch的得分机制是一个基于词频和逆文档词频的公式，简称为TF-IDF公式，所以先来研究下TF-IDF原理。1.TF-IDF原理TF-IDF的英文全称是：TermFrequency-InverseDocumentFrequency，中文名称词频-逆文档频率。常用于文本挖掘，资讯检索等应
文章目录一、使用示例二、参数含义三、常见的scoring取值1.分类、回归和聚类scoring参数选择2.f1_micro和f1_macro区别3.负均方误差和均方误差一、使用示例importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportsvmfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoretarget=odata["target"]X=odata.drop(columns="target")clf=svm.SVC(kernel='linear
文章目录一、使用示例二、参数含义三、常见的scoring取值1.分类、回归和聚类scoring参数选择2.f1_micro和f1_macro区别3.负均方误差和均方误差一、使用示例importnumpyasnpfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitfromsklearnimportsvmfromsklearn.model_selectionimportcross_val_scoretarget=odata["target"]X=odata.drop(columns="target")clf=svm.SVC(kernel='linear
